| 基于多分类器组合的一种手写体数字识别方法 |
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| 引用本文： | 李晓梅,马树元,吴平东,陈之龙,柳回春.基于多分类器组合的一种手写体数字识别方法[J].计算机工程,2003,29(Z1):208-210. |
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| 作者姓名： | 李晓梅 马树元 吴平东 陈之龙 柳回春 |
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| 作者单位： | 北京理工大学机械工程与自动化学院,北京,100081 |
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| 摘 要： | 提出了一种手写体数字识别系统.该系统由三级分类器组成第一级提取交叉点、闭和圆等结构特征,并用模板匹配的方法进行分类;第二级由两个并行的神经网络分类器组成,每个分类器分别使用不同的统计特征;第三级是综合分类器,它将第二级的输出作为输入,根据投票规则得到最后的输出结果.多分类器组合可以集合分类器的优点,提高整个识别系统的识别精度和可靠性.
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| 关 键 词： | 多分类器组合 模板匹配 RBF Bagging |
| 文章编号： | 1000-3428(2003)增刊-0208-03 |
| 修稿时间： | 2002年10月8日 |
Handwritting Digits Recognition Based on Multi-classifiers Combination |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | RBF Bagging |
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